带你深入了解数据库设计中的英文术语表

Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。

Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。

Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。

Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）

Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。

Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。

Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。

Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。

Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。

Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。

Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。

Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。

Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。

Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。

Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合

Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。

Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。

Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。

Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。

Column（列）：参加属性（attribute）。

Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。

Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。

Composite key（复合键）：包含多个列的主健。

Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。

Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。

Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。

Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。

Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除非应用程序不直接依赖于被修改的部分。

Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。

Data redundancy（数据冗余）：参见冗余数据（redundant data）。

Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的 *** 作。

Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。

Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的 *** 作和目标的数据库的设计。

Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。

Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。

Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。

Database server（数据库服务器）：同服务器。

DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。

DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。

Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。

Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。

Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。

Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。

Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。

Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。

Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。

Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。

Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个可标识的对象。

Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。

Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。

Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息。

Field（字段）：同元组（Tuple）。

File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。

File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。

File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。

First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。

Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。

4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么 *** 作，4GL负责将所进行的 *** 作翻译成如何实现这些 *** 作。

Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。

Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。

Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。

Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。

Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。

Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。

Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。

Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。

Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。

Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。

IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。

Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。

Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。

Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。

Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。

Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。

Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。

Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。

Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。

Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。

Null（空值）：表示当前不知道或对于这条记录来说不可使用的一个列的值。

Operational maintenance（ *** 作维护）：数据库应用生命周期的一个阶段，包括监视和维护系统安装后的运行。

Participation constraint（参与约束，EER模型）：确定超类中的每个出现是否必须作为子类的一个成员进行参与。

Participation constraint（参与约束，ER模型）：确定是否所有或者仅仅是某些实体出现参与到关系中。

Physical database design（物理数据库设计）：在二级存储上产生数据库实现的描述的过程，它描述基本表、文件的组织、用于获得有效访问的索引以及所有与完整性约束和安全性限制有关的说明。

Primary index（主索引）：在文件的有序键字段上构建的索引。一个文件最多可以有一个主索引或一个群集索引。

Primary key（主健，ER模型）：用来标识每个实体的出现的候选键。

Primary key（主健，关系模型）：在一个表中用来标识记录性的候选键。

Privileges（权限）：允许用户在给定基本表和视图上执行的 *** 作。

Prototyping（原型）：数据库的应用程序生命周期的一个阶段，包括勾践数据库应用程序的工作模型。

Query-by-Example（QBE）：一种用于关系型DBMS的非过程化的数据库语言。QBE是一个图形化的“点－按”查询数据库的方法。

RDBMS：关系型DBMS。

Record（记录）：同元组（Tuple）。

Recovery control（恢复控制）：当时百事，将数据库还原到正确状态的过程。

Rcursive relationship（递归关系）：一种关系，挡同一个实体在不同的角色中参与多次时就会出现递归关系。例如Staff Supervises Staff。

redundant data（冗余数据）：在多个表中存储的重复数据。

Referential integrity（参照完整性）：如果一个表中存在外健，则外健值必须匹配主表中的某些记录的候选键的值。

Relation（关系）：一个关系是一张表，它也有列和行。

Relational model（关系模型）：以表（或关系）的形式表示数据的数据模型。

Relational database（关系数据库）：规范化表的集合。

Relation （关系）：实体间有意义的关系。

Relationship occurrence（关系出现）：两个实体出现之间的可标识的联系。

Requirements collection and analysis（需求收集于分析）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括收集和分析数据库应用程序所要支持的关于公司的信息，并使用这些信息来标识新的数据库应用需求。

Row（行）：同元组（Tuple）。

Second normal form（第二范式）：一个已经是第一范式的表，同时满足所有的非主健列只能从构成主健的全部列中获得。

Secondary index（二级索引）：在数据文件的非有序字段上定义的索引。

Security（安全）：指防止数据库被非授权的用户访问，包括有意的和无意的。RDBMS通常提供两种类型的安全：数据安全和系统安全。

Server（服务器）：为发出请求的客户提供服务的软件应用程序。参见两层/三层客户端－服务器体系结构。

Simple attribute（简单属性）：只有一个组件的属性。

Single -valued attribute（单值属性）：对于一个实体出现只有一个值的属性。

Specialization（特化）：通过标识用来区分实体间成员的特征来花实体间成员的差别的过程。

Specialization hierarchy（特化层次结构）：同类型层次结构（Type hierarchy）。

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）：一种用于RDBMS的非过程化数据库语言。换言之，你只需要指定你需要那些信息，而不需要指定如何得到这些信息。SQL已经被国际标准化组织（ISO）标准化了，因此SQL是定义和 *** 纵RDBMS的正式和实际上的标准语言。

Strong entity（强实体）：一个不依赖于其他实体的主健的存在而存在的实体。

Subclass（子类）：为（超类）实体中的某些出现并保持特定属性和关系并有不同角色的实体

Superclass（超类）：为实体中的所有出现保存公共属性和关系的实体。可参见特化和泛化。

Superkey（超键，ER模型）：一个属性或属性集，诶译的标识了每个实体地出现。

Superkey（超键，关系模型）：一个列或者列集，的标识了表中地一个记录。

System catalog（系统目录）：保存关于数据库地结构、用户、应用程序等信息地数据。

System definition（系统定义）：数据库应用声明周期重的一个阶段，包括定义数据库应用程序以及他的主要用户视图地范围和边界。

System security（系统安全）：在系统级保护数据库地访问和使用，不如用户名和密码。

Table（表）：同关系（relation）。

Ternary relationship（三元关系）：三个实体间的关系。例如panch，staff和member之间的Registers关系。

Testing（测试）：数据库应用生命周期的一个阶段，包括执行应用程序并有意地发现错误。

Third normal form，3NF（第三范式）：一个已经是1NF和2NF的表，同时满足所有的非主健的列的值仅能从主健列得到，而不能从其他列得到。

3GL, Third-Generation Language（第三代语言）：一种过程化的语言，比如COBOL、C、C＋＋，它需要用户（通常是程序员）指定必须要干什么事情以及如何干这些事情。

Three-tier client-server architecture（三层客户端－服务器体系结构）：由处理用户界面的客户和处理业务逻辑的应用程序服务器以及数据处理曾组成，而数据库服务器是用来来运行DBMS的。

Top-down approach（自顶向下方法，用于数据库设计）：一种设计方法，此种方法从定义系统的主要结构开始，然后将这些结构逐步细分成更小的单元。在数据库设计中，通过标识实体和数据间的关系开始这个顶层的步骤，然后逐步添加细节，比如你希望保存的关于实体和关系的信息（成为属性）以及在实体、关系和属性上的所有约束。

Transaction（事务）：由用户和应用程序执行的一个动作或一系列动作，这些动作访问或修改数据库的内容。

Transaction Processing Monitor，TPM（事务处理监视器）：控制数据在客户端和服务器键转换的程序，以便为联机事务处理（OLTP）提供一个一致的环境。

Transitive dependency（传递依赖）：假设A、B、C是表中的列，如果B依赖于A（A-->B），并且C依赖于B（B- ->C），则C通过B传递而依赖于A（假设A不依赖于B或C）。如果在主健上存在一个传递依赖，则此表就不是3NF的。必须从表中去掉传递依赖以达到3NF的要求。

Tuple（元组）：关系中的一行记录。

Two-tier client-server architecture（两层客户端－服务器体系结构）：由处理主要业务和数据处理逻辑以及与用户的接口的客户端应用程序和管理和控制数据库访问的服务器程序组成。

Type hierarchy（类型层次结构）：一个是提以及它的子类和他们的超类，等等。

UML（Unified Modeling Language，统一建模语言）：在20世纪80年代和90年代引入的诸多面向对象分析与设计方法重的一种较新的方法。

Update anomalies（更新异常）：当用户视图更新一个包含冗余数据的标识可能引起的不一致。有三种类型的异常：插入、删除和更新。

User view（用户视图）：从特定的作业（比如经理或管理者）角度或业务应用领域（比如市场、职员或库存控制）定义的数据库应用的需求。

View（视图）：一个“虚拟底表”，它不实际存在数据库中，但他由 DBMS从现有底它所涉及的基本表中产生。

View integration approach（视图综合法，用于数据库设计）：每个用户视图的需求，用来构建代表用户试图底独立数据模型。在数据库设计阶段，结果数据库模型被合并成一个更大的模型。

数据库名称就是创建数据库时所命名的标识名字，用户名和密码登录数据库软件的凭证。数据库用户即使用和共享数据库资源的人。

database_name 数据库的名称。数据库名称在服务器中必须唯一，并且符合标识符的规则。database_name最多可以包含 128 个字符，除非没有为日志指定逻辑名。

在SQL语句中有部分对数据库的 *** 作都依赖数据库名来标识具体的数据库，如：创建数据库（Create DATABASE databasename）、删除数据库（drop database databasename）等，数据库名（databasename）都作为重要的参数。

扩展资料：

新数据库的名称。数据库名称在服务器中必须唯一，并且符合标识符的规则。database_name最多可以包含 128 个字符，除非没有为日志指定逻辑名。

如果没有指定日志文件的逻辑名，则 Microsoft® SQL Server™ 会通过向 database_name追加后缀来生成逻辑名。该 *** 作要求 database_name在 123 个字符之内，以便生成的日志文件逻辑名少于 128 个字符。

ON，指定显式定义用来存储数据库数据部分的磁盘文件（数据文件）。该关键字后跟以逗号分隔的 <filespec> 项列表，<filespec> 项用以定义主文件组的数据文件。

主文件组的文件列表后可跟以逗号分隔的 <filegroup> 项列表（可选），<filegroup> 项用以定义用户文件组及其文件。

占位符，表示可以为新数据库指定多个文件。LOG ON，指定显式定义用来存储数据库日志的磁盘文件（日志文件）。

该关键字后跟以逗号分隔的 <filespec> 项列表，<filespec> 项用以定义日志文件。如果没有指定 LOG ON，将自动创建一个日志文件，该文件使用系统生成的名称，大小为数据库中所有数据文件总大小的 25%。

参考资料来源：百度百科-Create Database

参考资料来源：百度百科-数据库用户

参考资料来源：百度百科-SQL语句大全

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

数据仓库的特点是：

(1)数据仓库是面向主题的

(2)数据仓库是集成的

(3)数据仓库具有时间相关性

(4)数据仓库的数据是相对稳定的

数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量 *** 作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

下列是一些数据库中经常碰到的英文单词：

Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。

Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。

Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。

Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）

Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。

Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。

Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。

Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。

Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。

Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。

Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后

将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。

Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。

Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。

Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。

Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合

Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。

Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。

Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。

Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。

Column（列）：参加属性（attribute）。

Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。

Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。

Composite key（复合键）：包含多个列的主健。

Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。

Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。

Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。

Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。

Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除

非应用程序不直接依赖于被修改的部分。

Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。

Data redundancy（数据冗余）：参见冗余数据（redundant data）。

Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的 *** 作。

Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。

Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的 *** 作和目标的数据库的设计。

Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。

Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。

Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。

Database server（数据库服务器）：同服务器。

DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。

DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。

Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。

Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表

与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。

Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。

Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。

Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。

Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。

Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。

Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。

Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个唯一可标识的对象。

Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。

Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。

Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息

Field（字段）：同元组（Tuple）。

File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。

File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。

File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。

First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。

Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。

4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么 *** 作，4GL负责将所进行的 *** 作翻译成如何实现这些 *** 作。

Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。

Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。

Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。

Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。

Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。

Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。

Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。

Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。

Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。

Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。

IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。

Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。

Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。

Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。

Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。

Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。

Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。

Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。

Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。

Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。

差不多就是这些了。

甲骨文是oracle公司的中国名称，不是英文单词直译。oracle不仅是数据库，而且是一个公司。

Oracle的英文意思是神示所；神谕；圣贤；哲人。甲骨文是中国人它翻译的。没什么具体意义。就像Microsoft我们叫微软一样。甲骨文的英文为 oracle bone inscription。

第一个单词即为Oracle。英文直译过来就是“带有神谕的骨制铭文”。中国人翻译的时候讲究翻译三原则，即信、达、雅，Oracle的主要产品是数据库，而甲骨文也是一种古代人类记录信息的手段，很有可比性。

扩展资料：

从就业与择业的角度来讲，计算机相关专业的大学生从事oracle方面的技术是职业发展中的最佳选择。

其一、就业面广：ORACLE帮助拓展技术人员择业的广度，全球前100强企业99家都在使用ORACLE相关技术，中国政府机构，大中型企事业单位都能有ORACLE技术的工程师岗位，大学生在校期间兴趣广泛。

每个人兴趣特长各异，不论想进入金融行业还是电信行业或者政府机构，ORACLE都能够在你的职业发展中给你最强有力的支撑，成为你最贴身的金饭碗。

其二、技术层次深：如果期望进入IT服务或者产品公司（类似毕博、DELL、IBM等），Oracle技术能够帮助提高就业的深度。

Oracle技术已经成为全球每个IT公司必选的软件技术之一，熟练掌握Oracle技术能够为从业人员带来技术应用上的优势，同时为IT技术的深入应用起到非常 关键的作用。掌握 Oracle技术，是IT从业人员了解全面信息化整体解决方案的基础。

参考资料来源：百度百科-Oracle数据库

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